基于Self-Attention-BiLSTM网络的西瓜种苗叶片氮磷钾含量高光谱检测方法OA北大核心CSTPCD
元素含量无损检测技术可以为植物生长发育的环境精准调控提供关键实时数据。以西瓜苗为例,提出了一种基于图谱特征融合的氮磷钾含量深度学习检测方法。首先,使用高光谱仪拍摄西瓜苗叶片的高光谱图像,使用连续流动化学分析仪测定叶片的3种元素含量。然后,采用基线偏移校正(BOC)叠加高斯平滑滤波(GF)的光谱预处理方法和随机森林算法(RF)建立预测模型,基于竞争性自适应重加权采样(CARS)和连续投影算法(SPA)2种算法初步筛选出特征波长,再综合考虑波长数和建…查看全部>>
徐胜勇;刘政义;黄远;曾雨;别之龙;董万静
华中农业大学工学院,武汉430070 中国农业科学院深圳农业基因组研究所,深圳518000华中农业大学工学院,武汉430070中国农业科学院深圳农业基因组研究所,深圳518000 华中农业大学园艺林学学院,武汉430070华中农业大学工学院,武汉430070华中农业大学园艺林学学院,武汉430070华中农业大学工学院,武汉430070
农业科学
西瓜苗叶片元素含量无损检测自注意力机制双向长短时记忆网络高光谱
《农业机械学报》 2024 (8)
P.243-252,10
国家重点研发计划项目(2019YFD1001901)湖北省重点研发计划项目(2021BBA239)HZAU-AGIS交叉基金项目(SZYJY2022006)中央高校基本科研业务费专项资金项目(2662022YLYJ010)国家西甜瓜产业技术体系项目(CARS-25)。
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